matlab计算NSE

NSE是指归一化标准误差（Normalized Standard Error），在MATLAB中可以使用以下代码计算：

function nse = computeNSE(simulated, observed)
% simulated为模拟结果，observed为观测结果
% 计算NSE
nse = 1 - sum((simulated - observed).^2) / sum((observed - mean(observed)).^2);
end

其中，$simulated$为模拟结果，$observed$为观测结果。计算过程包括两步：

1. 求出观测结果的平均值$mean(observed)$；
2. 根据公式计算NSE。

公式为：

$$NSE=1-\frac{\sum_{i=1}^{n}(simulated_i-observed_i)^2}{\sum_{i=1}^{n}(observed_i-mean(observed))^2}$$

其中，$n$为数据个数。计算结果$nse$为一个浮点数，表示NSE的值。

相关问题

matlab的NSE

在MATLAB中，NSE代表的是Numerical Software Environment，即数值软件环境。它是MATLAB的一个工具箱，提供了一系列用于数值计算和科学工程的函数和工具。

NSE工具箱包含了许多数值计算和科学工程领域常用的函数和算法，例如线性代数、数值积分、微分方程求解、优化算法等。使用NSE工具箱，您可以进行各种数值计算和科学工程分析，从而解决实际问题。

除了提供函数和算法，NSE还提供了一些可视化和数据处理的功能。您可以使用NSE工具箱中的函数来绘制图形、处理数据、进行统计分析等。

总结一下，MATLAB的NSE是一个用于数值计算和科学工程的工具箱，提供了丰富的函数和算法，可以帮助您进行各种数值计算和科学工程分析。

matlab画平均误差和NSE

在MATLAB中，绘制平均误差（Mean Absolute Error，MAE）和尼尔森系数（Normalized Root Mean Square Error，NRMSE或简称为NSE）通常用于评估模型预测结果的准确度。这两个指标常用于回归分析中。

**1. 平均误差(Mean Absolute Error, MAE)**
MAE衡量的是预测值与真实值之间的绝对差的平均值。计算公式为：`MAE = mean(abs(predicted - actual))`。在MATLAB中，你可以先计算出预测值和实际值的差，然后取绝对值并求平均得到MAE。

**2. 尼尔森系数(Normalized Root Mean Square Error, NSE)**
NSE是一个归一化的版本，用于表示MAE相对于数据方差的比例，可以更好地反映预测的相对精度。计算公式为：`NSE = 1 - (MAE / sqrt(mean((actual - mean(actual))^2)))`。如果返回值接近1，说明模型预测效果较好；接近0则表示预测质量较差。

**如何在MATLAB中绘制这些指标?**

% 假设你有预测值（predicted）、实际值（actual）和数据方差（dataVariance）
MAE = mean(abs(predicted - actual));
NSE = 1 - (MAE / sqrt(dataVariance));

% 创建x轴数据点（假设只有一个数据点对应这两个指标）
x_data = [1];

% 绘制线图
figure;
plot(x_data, [MAE], 'o', 'DisplayName', 'Mean Absolute Error');
hold on;
plot(x_data, [NSE], 's', 'DisplayName', 'Normalized Root Mean Square Error');
legend('show');

% 显示图表标题和坐标轴标签
title('Model Performance Metrics');
xlabel('Index');
ylabel('Error');